利用高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)数据处理软件GAMIT进行数据解算过程中存在一些因素影响基线解算结果的精度,这些因素或是软件自身的限制或是人为操作导致。基线解算结果的好坏影响整个控制网的精度,也影响后续GLOBK平差处理结果和各种形变监测的应用研究工作。因此,研究影响基线解算精度的因素以及探究提高精度的新方法十分有必要。本文主要研究以下三个与精度相关的问题:其一,由于软件自身处理测站数能力的限制,GAMIT软件在解算大型密集测站时需要对测站进行分区处理。但是一般的分区方案会导致长短基线同时存在,从而降低整网解算精度。其二,当GAMIT软件在进行GPS数据解算时,不同控制参数的设置对解算精度具有很大的影响。解算控制参数的设置不当会导致解算结果的归一化均方根值(normalized root-mean-square value,NRMS)偏大或者解算失败。其三,利用GAMIT软件进行GPS数据解算时,不同国际GPS服务(International GPS Service,IGS)参考站的选取策略影响基线解算结果精度,且站点选取过程中带有一定的随意性和机械性。针对以上三个由于软件自身限制或是人为操作导致的精度降低问题,本文探究利用机器学习算法进行解决。其一,引进K-means++算法和Hash函数对密集型测站进行分区处理,减少短基线对精度造成的影响,提高解算精度。其二,分析不同控制参数对基线解算精度的影响,选取影响较大的四类解算控制参数作为判别因子,建立Bayes判别模型来预测基线解算结果的好坏。其三,分析不同的选站方案对精度的影响,总结一个满足精度要求的IGS站点选取策略,引进生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)来实现IGS站点的智能选取。实验结果表明:其一,提出的K-means++分区法可以有效解决长短基线同时存在而导致的整网精度降低问题。它比一般区域分区法精度更高,与现有的间距分区方法精度相持,但比间距分区法要更加稳定高效。其二,构建的Bayes判别模型具有良好的预测性能,可以高效预测基线解算结果的好坏,很好地解决在大网解算过程中由于重复解算而导致的效率低下问题。其三,构建的GAN智能选站模型可以实现IGS站点的自动选取,保证解算精度的同时提高了工作效率。